Главное, что вы должны знать о регрессионном анализе: он представляет собой метод моделирования измеряемых данных с целью исследования, как некая независимая переменная или несколько переменных (множественная регрессия) влияют на некую зависимую переменную. В таблице 1.1 в качестве последней выступает «активация». Зависимая переменная почти всегда указывается в верхней строке таблицы. Ниже идут независимые (объясняющие) переменные. Их также называют коэффициентами регрессии. В таблице 1.1 мы видим, что «беспорядочность» не статистически значимая величина, поэтому мы ее просто проигнорируем. Остальные факторы являются статистически значимыми. Значение коэффициента показывает, какое влияние на «активацию» оказывает его увеличение на одну единицу. Если степень новизны повышается на одну единицу, активация возрастает на 0,35. Как видите, все просто. Чем выше значение статистически значимого коэффициента регрессии, тем интереснее для нас этот коэффициент.